
# Reaalajas regulatiivse kavatsuse modelleerimine kohandatud küsimustiku automatiseerimiseks

Tänapäeva hüperühendatud SaaS‑ökosüsteemis ei ole turvaküsimustikud ja vastavusauditi enam staatilised vormid, mida õigusbüroo täidab kord aastas. GDPR‑i, CCPA‑i, ISO 27001‑i ja uute AI‑spetsiifiliste raamistikute regulatsioonid arenevad **igal tunnil**. Traditsiooniline „dokumendi‑once‑reuse‑later“ lähenemine muutub kiiresti riskiks.  

**Procurize** on tutvustanud mängumuutvat võimekust: **Regulatiivse kavatsuse modelleerimine (RIM)**. Kombineerides suuri keelemudeleid, ajutisi graafikneuraalvõrke ja pidevaid regulatiivseid voogusid, tõlgendab RIM uue regulatsiooni *semantilist kavatsust* toimivaks tõendusmaterjali värskendamiseks **reaalajas**. See artikkel süveneb tehnoloogiakihisse, töövoogu ja konkreetsetesse ärilistesse tulemustesse, mida turva‑ ja vastavustiimid saavad.

---  

## Miks kavatsuse modelleerimine on oluline

| Väljakutse | Traditsiooniline lähenemine | Kavatsusel põhinev lahendus |
|-----------|----------------------------|----------------------------|
| **Regulatsiooni nihkumine** – uued täiendused ilmnevad auditi tsüklite vahel. | Käsitsi poliitika ülevaatus igal kvartalil. | Kohene avastamine ja kohandamine. |
| **Mitmetähenduslik keel** – „mõistlikud turvameetmed“. | Juriidiline tõlgendus staatilistes dokumentides. | AI ekstraheerib kavatsuse ja seob konkreetsete kontrollidega. |
| **Ristraamistikuga kattuvus** – ISO 27001 vs. SOC 2. | Käsitsi risttabelid. | Ühtne kavatsuse graaf normaliseerib mõisted. |
| **Vastamise kiirus** – päevad küsimustiku vastuste värskendamiseks. | Käsitsi redigeerimine + sidusrühmade heakskiit. | Sekundid automaatseks vastuste uuendamiseks. |

Kavatsuse modelleerimine nihutab fookuse *sellelt*, mida regulatsioon ütleb, *sellele*, mida see **tahtab saavutada** — privaatsus, riskide vähendamine, andmete terviklikkus jne. See semantika‑põhine vaade võimaldab automatiseeritud süsteemidel mõelda, prioriseerida ja luua tõendeid, mis vastavad regulatsiooni eesmärgile, mitte ainult sõnalisele tekstile.

---  

## Reaalajas kavatsuse modelleerimise arhitektuur

Allpool on kõrgetasemeline Mermaid‑diagramm, mis kirjeldab andmevoogu regulatiivsete voogude sissetoomisest küsimustiku vastuse genereerimiseni.

```mermaid
flowchart TD
    A["Regulatory Feed API"] --> B["Raw Document Store"]
    B --> C["Legal NLP Parser"]
    C --> D["Intent Extraction Engine"]
    D --> E["Temporal Knowledge Graph (TKG)"]
    E --> F["Evidence Mapping Service"]
    F --> G["Questionnaire Answer Engine"]
    G --> H["Procurize UI / API"]
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

### 1. Regulatory Feed API
*Allikad*: Euroopa Liidu ametlik ajakiri, USA SEC avaldused, ISO‑tehnilised komiteed, tööstus‑kooperatiivid.  
Vood tõmmatakse **iga 5 minuti järel**, konverteeritakse JSON‑LD‑ks ühtsuse tagamiseks.

### 2. Raw Document Store
Versioonitud objektipoe (nt MinIO) abil hoitakse algseid PDF‑e, XML‑e ja HTML‑lehti. Muutumatu hetkepilt tagab auditeeritavuse.

### 3. Legal NLP Parser
Hübriid‑toru:
- **OCR + LayoutLMv3** skaneeritud PDF‑ide jaoks.
- **Klausli segmentimine** BERT‑mudeliga.
- **Nimetatud üksuste tuvastamine** keskendudes õiguslikele mõistetele (nt „andmete vastutav isik“, „riskipõhine lähenemine“).

### 4. Intent Extraction Engine
Põhineb **GPT‑4‑Turbo**‑l, millel on kohandatud süsteemi‑prompt, mis sunnib mudelit vastama:
> „Mis on regulaatori aluseks olev eesmärk? Loetle konkreetsed vastavustoimingud, mis seda kavatsust täidavad.“

Tulemused salvestatakse struktureeritud **kavatsuse väidetena** (nt `{"objective":"protect personal data","actions":["encryption at rest","access control","audit logging"]}`).

### 5. Temporal Knowledge Graph (TKG)
**Graafikneuraalvõrk (GNN)** ajateadvustega servadega, mis säilitab seosed:
- Regulatsioonid → Kavatsuse väited
- Kavatsuse väited ↔ Kontrollid (kaardistatud sisemise poliitikakogust)
- Kontrollid ↔ Tõendusmaterjalid (nt skannimise aruanded, logid)

TKG värskendub pidevalt, säilitades ajaloolised versioonid auditi tarbeks.

### 6. Evidence Mapping Service
Kasutades **graafiku sisseehitatud vektorite** (embeddings) teenus leiab **parima sobiva tõendusmaterjali** iga kavatsuse tegevuse jaoks. Kui sobivat artefakti pole, käivitab süsteem **AI‑genereeritud tõende** (nt poliitika lõik või remondiplaan).

### 7. Questionnaire Answer Engine
Küsimustiku avamisel teeb mootor:
1. Toob seotud regulatsiooni‑ID‑d.
2. Pärib TKG‑st seotud kavatsused.
3. Võtab kaardistatud tõendid.
4. Formaadib vastused vastavalt küsimustiku skeemile (JSON, CSV või markdown).

Kõik toimingud kestavad **2‑3 sekundi**.

---  

## Kuidas RIM integreerub olemasolevate Procurize funktsioonidega

| Olemasolev funktsioon | RIM‑laiendus | Kasu |
|----------------------|--------------|------|
| **Ülesannete jaotus** | Automaatne „Kavatsuse ülevaatuse“ pilet, kui uus kavatsus tuvastatakse. | Vähendab käsitsi triijimise vajadust. |
| **Kommentaarilõimed** | AI‑soovitatud põhjenduskommentaarid, mis on lingitud kavatsuse väidetega. | Parandab vastuse päritolu. |
| **Tööriistade integratsioonid** | Ühendub CI/CD torudega, et tõmmata viimased skannimise artefaktid tõendusmaterjalina. | Tagab tõendusmaterjali värskuse. |
| **Auditi jälg** | TKG‑sõlmede hetktõmmised on versioonikontrollitud ja allkirjastatud SHA‑256 räsi‑ga. | Tagab võltsimiskindluse. |

---  

## Reaalsed tulemused: kvantitatiivne ülevaade

Pilootprojekti käigus keskmise suurusega SaaS‑ettevõtte (≈ 150 töötajat) tulemused 6‑kuulisel perioodil:

| Näitaja | Enne RIM‑i | Pärast RIM‑i (3 kuud) |
|--------|------------|----------------------|
| Keskmine küsimustiku läbiviimise aeg | 4,2 päeva | 3,5 tundi |
| Käsitsi poliitika‑ülevaate koormus | 48 tundi / kvartal | 8 tundi / kvartal |
| Vastavuse nihkumise intsidentid | 7 aastas | 0 (avastatud ja automaatselt kõrvaldatud) |
| Auditi edukus (esimene esitus) | 78 % | 97 % |
| Sidusrühmade rahulolu (NPS) | 32 | 71 |

**Käsitsi töö** vähenemine tähendab ettevõttele ligikaudu **120 000 $** aastast säästu, samas kui parem auditi edukus vähendab trahvide ja lepinguliste karistuste riski.

---  

## RIM-i kasutuselevõtt: samm‑sammult juhend

### Samm 1 – Lülita regulatiivse voo ühendus sisse
1. Mine **Seaded → Integratsioonid → Regulatiivsed vood**.  
2. Lisa URL‑id legitiimsete õigusnormide allikatele, mis sind huvitavad.  
3. Määra päringu intervall (vaikimisi 5 minutit).

### Samm 2 – Treeni kavatsuse ekstraheerimise mudel
1. Laadi üles väike annotatsioonidega regulatsiooniklausel (valikuline, suurendab täpsust).  
2. Vajuta **Treeni**; süsteem kasutab GPT‑4‑Turbo‑l põhinevat „few‑shot“ lähenemist.  
3. Jälgi **Kavatsuse valideerimise armatuurlauda**, et näha kindlus‑skoore.

### Samm 3 – Kaarda sisemised kontrollid kavatsuse tegevustega
1. **Kontrollide teegis** märgi iga kontroll kõrgtaseme kavatsuse kategooriaga (nt „Andmete konfidentsiaalsus“).  
2. Käivita **Auto‑Link** funktsioon; TKG pakub sõne‑sarnasuse põhjal serva soovitusi.

### Samm 4 – Ühenda tõendusallikad
1. Ühenda oma **Artefaktide pood** (nt CloudWatch logid, S3 kihid).  
2. Defineeri **Tõendusmallid**, mis kirjeldavad, kuidas logid, skannid või poliitikalõigud esitada.

### Samm 5 – Aktiveeri reaalaja vastuse mootor
1. Ava küsimustik ja vajuta **Luba AI‑abi**.  
2. Süsteem tõmbab asjakohased kavatsused ja täidab vastused automaatselt.  
3. Vaata üle, lisa vajadusel kommentaare ja **Esita**.

---  

## Turvalisus‑ ja juhtimisküsimused

| Mure | Leevendus |
|------|-----------|
| **Mudeliga võltsitud sisendid** | Kindluslävi (vaikimisi ≥ 0.85) enne automaatset kasutamist; inimese poolt kontrollitud läbivaatus. |
| **Andmelekked** | Kõik protsessid toimuvad **konfidentsiaalses arvutuskeskkonnas**; ajutised sisendisõlmed krüpteeritakse puhkeseisundis. |
| **AI‑regulatsiooni järgimine** | RIM‑i tegevused logitakse **audit‑valmis raamatusse** (plokiahela‑toetusega). |
| **Versioonikontroll** | Iga kavatsuse versioon on muutumatu; võimalik tagasikerida igale varasemale olekule. |

---  

## Tuleviku visioon

1. **Föderaalse kavatsuse õpe** – jagada anonüümsed kavatsuse graafi andmed organisatsioonide vahel, kiirendades uute regulatiivsete trendide avastamist.  
2. **Selgitav AI kiht** – visualiseerida, miks konkreetne kavatsus seostub teatud kontrolliga, kasutades tähelepanu‑kuumakaarte.  
3. **Zero‑Knowledge tõendus** – tõestada auditoritele, et vastused vastavad kavatsusele, **ilma** avaldamata konfidentsiaalset tõendusmaterjali.  

---  

## Kokkuvõte

Regulatiivne **kavatsus** on lünk, mis muudab staatilised vastavusraamistiku elavaks, kohanduvaks süsteemiks. Procurize’i Reaalajas kavatsuse modelleerimine annab turvateamidele võimaluse olla ees regulatiivsete muutuste suhtes, vähendada käsitsi koormust ja hoida end pidevalt audit‑valmis. Käsitledes küsimust, mis loeb kõige rohkem:

> *„Kas me täidame regulaatori eesmärgi täna ja homme?“*

---  

## Lisalugemist
- [Ajalooliste teadmiste graafikute mõistmine vastavuse kontekstis](https://medium.com/@ai-compliance/temporal-knowledge-graphs-4f1d2c)  
- [Konfidentsiaalne arvutus AI‑koormuste puhul](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-193/final)